data.table

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空のベクトルにdata.tableの行を追加する---正しいdata.tableのことを行う

私はもう一度レガシーRコードを見て、ユーザーの心を読もうとしています。 Pythonスタイルを使用しているので、空のRベクトルを定義し、forループを使用して結果をベクトルに追加するように見えます。 empty_vector <- c() for(i in 1:nrow(dtable)) { empty_vector <- append(empty_vector,strsplit(dtab

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異なる長さのデータテーブルの結合

私は6つの異なる長さのデータテーブルを持っています。それらはすべて共通のtimeStamp列を持ちますが、行数は異なります。それぞれのキーをtimeStamp列に設定し、次の行をマージします。 mergedDT = Reduce(function(...) merge(..., all = TRUE), list(O3.official, eggNO2CO.1, eggNO2CO.2, eggNO

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data.table error alloc.col（ans）のエラー：オブジェクト 'Csetmutable'が見つかりません

data.tableがスローしています。オブジェクトのCsetmutable」が DT = data.table（IDの=のC（ "B" が見つかりません：それは、11月5日まで、正しく動作しますが、突然（ANS）alloc.colにエラーが動作を停止しましたa = 1：6、b = 7:12、c = 13:18） allocでエラーが発生しました。 col（ans）：オブジェクト 'Csetmu

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連続したフィールド値に基づく索引付け

システム内のアイテムの移動を追跡するdata.tableがあります。これらのデータは、IDとLocationの2つのフィールドに基づいてグループ化したいと思います。 Iが出力として持ちたい何 library(data.table) example <- data.table(ID = rep(LETTERS[1:3], each = 6), Location = c(1,2,

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ggplot-Rのデータフレームフォーマットを整理する

私はggplotを使ってグラフを作成できるように、データをワイドフォーマットからロングフォーマットに変えたいと思っています。私はデータを適切に作成するためにいくつかの問題を抱えています。これまでのところ私は27個のデータフレーム（ちょうどあなたの最初の10個のものを示す）のリストに私のプロセスを開始します。 > str(NDVI_stat) List of 27 $ :'data.frame'

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sparkdataframesでsparkRでdata.tableを使用できますか？

それは本当に速いですので、私はdata.tableの代わりに、plyrまたはsqldfでRstudio上で動作するように使用状況。さて、私は紺碧のクラスタでsparkRの作業をしています。私はsparkのデータフレームにdata.tableを使用できるかどうか、今はsqlより速いのですか？

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Rデータで読み取るにはどうすればいいですか？

data.tableライブラリを使用して日付を持つこの種のCSVを完全に読み取るにはどうすればよいですか？ date 2011-12-31T12:00:00Z 2011-12-31T13:00:00Z 2011-12-31T14:00:00Z 2011-12-31T15:00:00Z 2011-12-31T16:00:00Z 2011-12-31T17:00:00Z 2011-12-

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R列の値を文字列検索に基づく他の列の値に設定する

私は、各行のDTの最初の列を他の列にあるuser_idと等しくするためのきれいな方法を見つけようとしています。つまり、各行で "user_id"の検索を実行し、インスタンスが見つかったセルの全体を返す必要があります。最初に、部分一致が見つかった列のインデックスを取得してから、これを使用して最初の列の値を設定しようとしましたが、機能しませんでした。例：、私は次のよう **user_id**

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特定の機能を使用して1行にR崩壊複数の行

library(data.table) library(lubridate) x1 <- c(20090101, "2009-01-02", "2009 01 03", "2009-1-4", "2009-1, 5", "Created on 2009 1 6", "200901 !!! 07") dt2 <- data.table(id = c(1,1,1,2,2,2,2)

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foreachループで名前付き変数をエクスポートする

私はこの方法で変換する必要がある大きなdata.table（+ 12M行）を持っています：各行を同じ最初の列の値（BookIdと呼ぶ）を1行に縮小し、他の列を大きな「データ」フィールドにマージします。このテーブルには、2.7MユニークBookIdのすなわち含まれています BookId Col1 Col2 ... ColN B001 Author Bob ... ... B